Riding the storm: managing cytokine-related toxicities in CAR-T cell therapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The advent of chimeric antigen receptor T cells (CAR-T) has been a paradigm shift in cancer immunotherapeutics, with remarkable outcomes reported for a growing catalog of malignancies. While CAR-T are highly effective in multiple diseases, salvaging patients who were considered incurable, they have unique toxicities which can be life-threatening. Understanding the biology and risk factors for these toxicities has led to targeted treatment approaches which can mitigate them successfully. The three toxicities of particular interest are cytokine release syndrome (CRS), immune effector cell-associated neurotoxicity syndrome (ICANS), and immune effector cell-associated hemophagocytic lymphohistiocytosis (HLH)-like syndrome (IEC-HS). Each of these is characterized by cytokine storm and hyperinflammation; however, they differ mechanistically with regard to the cytokines and immune cells that drive the pathophysiology. We summarize the current state of the field of CAR-T-associated toxicities, focusing on underlying biology and how this informs toxicity management and prevention. We also highlight several emerging agents showing promise in preclinical models and the clinic. Many of these established and emerging agents do not appear to impact the anti-tumor function of CAR-T, opening the door to additional and wider CAR-T applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle